A OpenAI anunciou, a 20 de outubro, hora dos EUA, a aquisição da Orchestra Bio, que desenvolve uma plataforma de gestão operacional para empresas biofarmacêuticas. Os termos da aquisição, incluindo o montante, não foram divulgados. A equipa e a tecnologia da empresa serão integradas no conjunto de modelos e ferramentas de IA da OpenAI para ciências da vida, «Rosalind».
A IA de descoberta de fármacos vai além do laboratório
Quando se fala da combinação entre descoberta de fármacos e IA, muitas pessoas talvez imaginem uma situação em que «a IA encontra um novo composto». O que esta aquisição revela é uma área um pouco mais ampla. Até um medicamento chegar às mãos dos doentes, o trabalho de planeamento e coordenação pesa tanto como a conceção de experiências ou a análise. A OpenAI está a tentar levar a IA também a esse trabalho de coordenação.
A Rosalind é composta por dois elementos. Um é o «GPT-Rosalind», que apoia o raciocínio sobre biologia e química. O outro é o «Rosalind Workbench», que liga ferramentas e dados científicos para apoiar análises e o planeamento de experiências. É mais fácil compreender a diferença se pensarmos no primeiro como o cérebro e no segundo como uma bancada de trabalho.
A tecnologia da Orchestra Bio vem agora juntar-se a estes elementos. A OpenAI afirma que vai desenvolver agentes de IA que liguem os resultados da investigação aos ensaios e às decisões seguintes. Um agente de IA é um sistema que, depois de receber instruções, executa autonomamente várias tarefas. Além de ajudar em experiências individuais, passará também a preencher as lacunas entre etapas do processo.
Detetar sinais de atrasos e apresentar opções de resposta
A plataforma da Orchestra Bio permite que investigadores e responsáveis por programas confiem a agentes de IA a monitorização e o acompanhamento de ensaios e planos de desenvolvimento. Um exemplo concreto apresentado é uma situação em que um problema no processo de fabrico poderá atrasar um ensaio clínico. Nesse caso, a plataforma identifica os trabalhos e os prazos afetados e reúne a informação relevante e possíveis medidas de resposta.
O que importa salientar é que a decisão final cabe aos investigadores ou aos responsáveis. A IA limita-se a organizar a situação; a linha que separa esse papel da tomada de decisão humana é clara. A OpenAI também não anunciou que pretende automatizar as próprias decisões científicas: o modelo parte do princípio de que a IA organiza a informação e gere o progresso, enquanto os cientistas tomam as decisões.
Numa empresa, a situação poderá ser semelhante à de alguém que reúne documentos antes da reunião semanal de acompanhamento, porque o progresso dos projetos está disperso por vários sistemas. A ideia é que a IA assuma esse papel de reunir a informação. Não é algo vistoso, mas é uma parte que afeta diretamente o trabalho no terreno.
Decisões e planeamento sustentam um percurso de mais de 10 anos
Segundo a OpenAI, nos Estados Unidos, decorrem em média 10 a 15 anos entre a descoberta de um alvo terapêutico e a aprovação pelas autoridades reguladoras. Além da investigação propriamente dita, há muitas etapas envolvidas, como a coordenação entre departamentos internos e empresas externas, o planeamento de ensaios, o fabrico e a resposta às exigências regulamentares. Em alguns casos, a informação está guardada em sistemas isolados, e a empresa afirma que a IA pode apoiar tanto o trabalho especializado como a complexa gestão do progresso.
A OpenAI já tem uma parceria com a Novo Nordisk na investigação e desenvolvimento e nas operações comerciais. Fornece também IA à Moderna para conceber procedimentos experimentais a partir de dados complexos. Com esta aquisição, o âmbito da Rosalind passa a abranger, além da geração de ideias, do desenho de experiências e da interpretação de resultados, a coordenação operacional necessária para fazer avançar candidatos a fármacos para a fase de desenvolvimento.
Quando avaliamos o valor da IA na descoberta de fármacos, tendemos a concentrar-nos em «quão bons são os candidatos que consegue gerar». No entanto, num percurso que demora mais de 10 anos, a capacidade de ligar as várias etapas e detetar cedo possíveis atrasos influencia os resultados tanto quanto os outros fatores. A IA passa de ajudar os cientistas a ter ideias a apoiar a visão do projeto no seu conjunto. Esta aquisição representa um passo nessa direção.
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